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Sundar Singaravel

Consultor / Investigador independiente / Particular

Particular

Schoten, Bélgica

Líneas de Investigación


Machine learning aplicado a la predicción energética de edificios, simulación energética, modelado computacional y análisis del desempeño energético en etapas tempranas del diseño.

Educación

  •  Machine Learning, KU Leuven. Bélgica, 2020
  •  Sustainable Energy Technology, Eindhoven University of Technology. Holanda, 2011
  •  Mechanical Engineering, VIT University. India, 2009

Experiencia Académica

  •   PhD Researcher Full Time

    KU Leuven

    Leuven, Bélgica

    2015 - 2020

Experiencia Profesional

  •   Principal Data Scientist Full Time

    Bricsys

    Gent, Bélgica

    2020 - A la fecha

  •   Data Scientist Full Time

    Renson Ventilation

    Waregem, Bélgica

    2019 - 2020

  •   Building Energy Simulation Engineer / Team Lead Full Time

    Mott MacDonald

    Chennai, India

    2014 - 2015

  •   Building Energy Simulation Engineer Full Time

    Freelance

    Chennai, India

    2014 - 2014

  •   Building Energy Simulation Engineer Full Time

    Cauberg-Huygen

    Rotterdam, Holanda

    2012 - 2013

Formación de Capital Humano


Contribución a la formación de capital humano a través de especialización avanzada en machine learning, simulación energética y modelado computacional, sustentada en formación doctoral, producción científica y participación en proyectos interdisciplinarios vinculados al diseño y desempeño energético de edificios.


Difusión y Transferencia


Difusión de resultados mediante publicaciones científicas en revistas y conferencias internacionales en las áreas de machine learning aplicado, predicción energética de edificios y modelado computacional. Transferencia de conocimiento mediante aplicación de metodologías de ciencia de datos, simulación energética e inteligencia artificial en entornos profesionales e industriales, incluyendo desarrollo de soluciones para diseño de edificios, desempeño energético y analítica de datos.



 

Article (11)

Machine learning for early stage building energy prediction: Increment and enrichment
Machine Learning for Occupancy Detection through Smart Home Sensor Data
Machine Learning for Energy Performance Prediction in Early Design Stage of Buildings
Quick energy prediction and comparison of options at the early design stage
Deep convolutional learning for general early design stage prediction models
Component-based machine learning for performance prediction in building design
Deep-learning neural-network architectures and methods: Using component based models in building-design energy prediction
Deep neural network architectures for component-based machine learning model in building energy predictions
Parametric Building Energy Models Based on Machine Learning for Buildings Design Strategies
Simplifying Building Energy Performance Models to Support an Integrated Design Workflow
Simulation-based support for product development of innovative building envelope components

ConferencePaper (1)

Improving Prediction Accuracy of Machine Learning Energy Prediction Models
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Sundar Singaravel

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Schoten, Bélgica